Ce projet a étudié le potentiel des technologies de détection personnelle pour améliorer le bien-être individuel, en particulier dans le contexte de la popularité croissante du mouvement "Quantified Self". Des millions de personnes utilisent des wearables, des smartphones et des applications pour surveiller des aspects tels que la nutrition, l'exercice, le sommeil et le stress. Le projet visait à comprendre comment la visualisation des données pouvait permettre aux utilisateurs de mieux prendre conscience de leurs comportements, ce qui conduit souvent à des changements positifs dans leur mode de vie. Il s'est concentré sur la manière dont des habitudes telles que la prise d'un petit-déjeuner, l'auto-pesée quotidienne et les rappels de bien-être contribuent à une amélioration durable de la santé. En partenariat avec diverses parties prenantes, le projet a mené des expériences participatives pour examiner l'adoption de dispositifs de détection, l'acceptation de recommandations persuasives et le maintien de comportements sains grâce à la gamification et à la conception motivationnelle. En combinant la conception centrée sur l'utilisateur et les essais pratiques, le projet a permis de mieux comprendre les facteurs psychologiques et comportementaux qui influencent l'engagement à long terme avec ces technologies. Ses conclusions illustrent la manière dont les méthodes de détection émergentes peuvent être exploitées pour des applications de bien-être et de santé personnelle dans le monde réel. L'objectif principal était d'étudier comment ces technologies et ces stratégies de motivation pourraient promouvoir des comportements plus sains chez les patients obèses et diabétiques afin de lutter contre les maladies non transmissibles (MNT).